第一章

數(shù)據(jù)挖掘緒論Contents數(shù)據(jù)挖掘概述1.1數(shù)據(jù)獲取1.2數(shù)據(jù)挖掘的流程1.3本章小結(jié)1.4數(shù)據(jù)存儲(chǔ)-生活中的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源多樣數(shù)據(jù)存儲(chǔ)-生活中的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的收集和存儲(chǔ)以巨大的速度進(jìn)行(GB/小時(shí))微信每天發(fā)送消息450億條，超過4億次音視頻呼叫。微博內(nèi)容存量己超過千億Facebook每天發(fā)送20多億條消息。Twitter每天產(chǎn)生5800萬條微博YouTube用戶數(shù)達(dá)到13.25億，每分鐘上傳視頻的總時(shí)長達(dá)到300小時(shí)，每天的視頻播放量達(dá)49.5億次，每月的視頻播放總時(shí)長達(dá)32.5億小時(shí)2020年，抖音僅由大學(xué)生發(fā)布的視頻播放量累計(jì)超過300萬億次，分享量27億次2021年我國醫(yī)學(xué)影像掃描量增長至29.33億次，2022年掃描量進(jìn)一步增長至31.15億次左右80x增加的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)-生活中的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)計(jì)算IDC機(jī)房冷卻裝置有數(shù)據(jù)難利用數(shù)據(jù)分析師發(fā)現(xiàn)一條有用信息需要數(shù)周的時(shí)間因此，大量信息從來沒有被分析過，出現(xiàn)“數(shù)據(jù)豐富，知識(shí)匱乏”現(xiàn)象Totalnewdisk(TB)since1995Numberofanalysts數(shù)據(jù)鴻溝挖掘？倉儲(chǔ)？1.1.1數(shù)據(jù)挖掘的定義1.1.1數(shù)據(jù)挖掘的定義數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是通過特定算法對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)或關(guān)聯(lián)性的過程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，從海量、不完整、受噪聲干擾的數(shù)據(jù)中提取出先前未知的、潛在有用的隱含信息，并將其轉(zhuǎn)化為可理解的知識(shí)數(shù)據(jù)挖掘也被稱作知識(shí)發(fā)現(xiàn)1.1.1數(shù)據(jù)挖掘的定義數(shù)據(jù)挖掘的過程可以大致分為四個(gè)階段：問題分析：了解業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)來源，分析數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分布，明確任務(wù)目標(biāo)和需求。數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)挖掘中非常重要的一步，涉及數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與規(guī)范化、數(shù)據(jù)規(guī)約和特征提取等步驟。數(shù)據(jù)挖掘：整個(gè)過程中最核心的部分，研究者需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，建模合適的算法模型，并進(jìn)行模型訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)優(yōu)。結(jié)果評(píng)估：旨在評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。在這個(gè)階段，需要使用一些評(píng)估指標(biāo)對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。還需要對(duì)挖掘結(jié)果進(jìn)行解釋和可視化以幫助業(yè)務(wù)人員更好地理解挖掘結(jié)果。1.1.1數(shù)據(jù)挖掘的定義數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇一方面，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模急劇增長、數(shù)據(jù)類型越發(fā)豐富，使得傳統(tǒng)計(jì)算資源和數(shù)據(jù)挖掘算法已經(jīng)難以滿足大數(shù)據(jù)處理和分析的需求。另一方面，數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的結(jié)合將為知識(shí)發(fā)現(xiàn)帶來更大的發(fā)展空間。未來，數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒃诟鱾€(gè)領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，為人類社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步帶來更多的機(jī)遇。1.1.2數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域商業(yè)領(lǐng)域：在市場營銷中，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)識(shí)別目標(biāo)客戶群體，制定個(gè)性化的營銷策略。1.1.2數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域醫(yī)療領(lǐng)域：在疾病診斷中，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助醫(yī)生分析患者的醫(yī)療記錄和癥狀，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。1.1.2數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域金融領(lǐng)域：在風(fēng)險(xiǎn)管理中，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助銀行和風(fēng)投機(jī)構(gòu)評(píng)估貸款申請(qǐng)人的信用風(fēng)險(xiǎn)和投資收益。1.1.2數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域政府領(lǐng)域：在城市規(guī)劃中，數(shù)據(jù)挖掘可以分析人口、交通、環(huán)境等數(shù)據(jù)，為城市規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。1.1.3數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)主要可以分為以下幾類：分類與預(yù)測(cè)：根據(jù)已知的數(shù)據(jù)特征，將數(shù)據(jù)項(xiàng)劃分到預(yù)先定義的類別中。聚類分析：將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)項(xiàng)按照其相似性進(jìn)行分組的過程。聚類的目標(biāo)是在沒有預(yù)先定義類別的情況下，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的有趣關(guān)系。序列模式挖掘：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的時(shí)間序列關(guān)系的過程。異常檢測(cè)：數(shù)據(jù)挖掘中用于發(fā)現(xiàn)與大多數(shù)數(shù)據(jù)項(xiàng)顯著不同的數(shù)據(jù)項(xiàng)的過程。這些異常數(shù)據(jù)項(xiàng)可能表示錯(cuò)誤、欺詐或其他特殊情況。1.1.4數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)資源學(xué)術(shù)資源：CCF-A類通常包括國際上公認(rèn)的頂級(jí)會(huì)議和頂級(jí)期刊CCF-A推薦會(huì)議:ACMConferenceonManagementofData(SIGMOD)ACMSIGKDDConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining(KDD)IEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)InternationalConferenceonDataEngineering（ICDE）InternationalConferenceonMachineLearning（ICML）InternationalConferenceonVeryLargeDataBases(VLDB)InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence（IJCAI）AssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence(AAAI)1.1.4數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)資源CCF-A推薦期刊:JournalofMachineLearningResearch(JMLR)IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering(TKDE)ACMTransactionsonDatabaseSystems(TODS)ACMTransactionsonInformationSystems(TOIS)TheVLDBJournal1.1.4數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)資源XindongWuZhihuaZhouJiaweiHanJianPeiQiangYangChih-JenLinHangLiChangshuiZhang1.1.4數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)資源數(shù)據(jù)挖掘比賽資源阿里天池：/Kaggle：/滴滴：/1.1.4數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)資源數(shù)據(jù)集下載資源UCI數(shù)據(jù)集:/CMU數(shù)據(jù)集：/datasets//afs//project/theo-20/www/data/時(shí)序數(shù)據(jù)集：/~reinsel/bjr-data/金融數(shù)據(jù)集：http://lisp.vse.cz/pkdd99/Challenge/chall.htm癌癥基因數(shù)據(jù)集：/cgi-bin/cancer/datasets.cgi綜合數(shù)據(jù)集：/~roweis/data.html數(shù)據(jù)集列表：/datasets/index.html美國政府開放數(shù)據(jù)：中國地方政府開放數(shù)據(jù)：北京/上海1.1.4數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)資源在線學(xué)習(xí)平臺(tái)Coursera：提供眾多數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的在線課程，由世界頂尖大學(xué)和機(jī)構(gòu)講授。/edX：提供包括數(shù)據(jù)挖掘在內(nèi)的數(shù)據(jù)科學(xué)課程，同樣來自世界著名大學(xué)。/Udemy：提供廣泛的實(shí)踐導(dǎo)向的數(shù)據(jù)挖掘課程，適合自學(xué)者。/1.1.5數(shù)據(jù)挖掘的常用工具Python語言易用性、靈活性、擁有大量的第三方庫和工具包廣泛用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。R語言擁有大量的統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘包在生物信息學(xué)、金融分析等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用Weka開源的數(shù)據(jù)挖掘工具豐富的數(shù)據(jù)挖掘算法和可視化界面Weka易于使用，適用于初學(xué)者和專業(yè)用戶1.1.5數(shù)據(jù)挖掘的常用工具RapidMiner支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘的整個(gè)流程適用于各種規(guī)模和復(fù)雜度的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目Orange支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、聚類分析、分類等多種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)提供數(shù)據(jù)可視化、交互式數(shù)據(jù)探索等功能適用于數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的初學(xué)者和專業(yè)用戶IBMSPSS綜合性的統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘軟件直觀的圖形用戶界面適用于研究人員、數(shù)據(jù)分析師、市場研究人員、政策制定者等專業(yè)人士1.1.6數(shù)據(jù)挖掘的主要算法數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法決策樹分類器C4.5（分類算法）：C4.5算法可以處理數(shù)值屬性和缺失值，并且能夠從數(shù)據(jù)中生成規(guī)則。此外，C4.5還支持不完整的數(shù)據(jù)集，并且能夠處理連續(xù)屬性。k-均值算法（聚類算法）：k-均值（k-Means）算法是一種聚類算法，用于將數(shù)據(jù)劃分為k個(gè)簇。k-Means簡單高效，但需要預(yù)先指定k值，并且對(duì)初始簇中心的選擇敏感。支持向量機(jī)（分類算法）：支持向量機(jī)(SupportVectorMachine，SVM)是一種強(qiáng)大的分類算法，它通過找到數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的最大邊界來區(qū)分不同的類別。SVM在小樣本情況下表現(xiàn)良好，并且可以應(yīng)用于回歸問題。1.1.6數(shù)據(jù)挖掘的主要算法Apriori算法（頻繁模式分析算法）：Apriori算法是一種頻繁項(xiàng)集挖掘算法，主要用于關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)。它基于先驗(yàn)原則，即如果一個(gè)項(xiàng)集頻繁出現(xiàn)，那么它的所有子集也必然頻繁出現(xiàn)。最大期望估計(jì)算法（聚類算法）：期望最大化(Expectation-Maximization)算法是一種用于估計(jì)概率模型參數(shù)的迭代算法。它特別適用于存在缺失數(shù)據(jù)的情況。PageRank算法（排序算法）：PageRank是由Google創(chuàng)始人開發(fā)的算法，用于網(wǎng)頁排名。它基于網(wǎng)頁之間的鏈接關(guān)系，認(rèn)為一個(gè)網(wǎng)頁的重要性由指向它的網(wǎng)頁的數(shù)量和質(zhì)量決定。PageRank算法通過迭代計(jì)算每個(gè)網(wǎng)頁的排名值，直到收斂。AdaBoost算法（集成弱分類器）：AdaBoost是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過結(jié)合多個(gè)弱分類器來構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)分類器。1.1.6數(shù)據(jù)挖掘的主要算法k-近鄰分類算法（分類算法）：k-近鄰(k-NearestNeighbors)分類算法是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)算法，它通過查找測(cè)試數(shù)據(jù)點(diǎn)的k個(gè)最近鄰居來進(jìn)行分類或回歸。kNN簡單直觀，但計(jì)算成本較高，因?yàn)樾枰獙?duì)每個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行距離計(jì)算。樸素貝葉斯算法（分類算法）：樸素貝葉斯（NaiveBayes）是一種基于貝葉斯定理的分類算法，它假設(shè)所有特征都是相互獨(dú)立的。分類與回歸樹算法（聚類算法）：分類與回歸樹（ClassificationandRegressionTrees，CART）算法是一種基于決策樹的分類算法，既可以用于分類也可以用于回歸。CART可以處理數(shù)值和類別屬性，并且可以生成易于理解的模型。Contents數(shù)據(jù)挖掘概述1.1數(shù)據(jù)獲取1.2數(shù)據(jù)挖掘的流程1.3本章小結(jié)1.41.2數(shù)據(jù)獲取端到端機(jī)器學(xué)習(xí)的大部分時(shí)間都花費(fèi)在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作之上，包括獲取、清洗、分析、可視化和特征工程等。數(shù)據(jù)獲取不僅是簡單地收集數(shù)據(jù)，而是一個(gè)綜合考量數(shù)據(jù)源選擇、數(shù)據(jù)采集方法、數(shù)據(jù)質(zhì)量保證以及合規(guī)性等多方面因素的復(fù)雜過程。Sections1.2.1數(shù)據(jù)類型和來源1.2.2數(shù)據(jù)采集技術(shù)1.2.3數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)1.2.4數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理1.2.5數(shù)據(jù)質(zhì)量與評(píng)估1.2.1數(shù)據(jù)類型與來源數(shù)據(jù)類型可以根據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化程度分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)idnamegender1張三female2王二male3李四female結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)1.2.1數(shù)據(jù)類型與來源數(shù)據(jù)來源往往是多種多樣的，包括但不限于以下幾類：內(nèi)部數(shù)據(jù)源：企業(yè)或組織內(nèi)部生成的數(shù)據(jù)。公共數(shù)據(jù)集：由政府、非營利組織或研究機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)集?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)：從網(wǎng)站、社交媒體平臺(tái)和其他在線資源獲取的數(shù)據(jù)。傳感器數(shù)據(jù)：通過各種傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)。商業(yè)數(shù)據(jù)：咨詢或數(shù)據(jù)服務(wù)公司發(fā)布的數(shù)據(jù)。眾包數(shù)據(jù)：通過大量用戶的參與和貢獻(xiàn)收集的數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲：使用自動(dòng)化工具從互聯(lián)網(wǎng)上抓取和提取數(shù)據(jù)。Sections1.2.1數(shù)據(jù)類型和來源1.2.2數(shù)據(jù)采集技術(shù)1.2.3數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)1.2.4數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理1.2.5數(shù)據(jù)質(zhì)量與評(píng)估數(shù)據(jù)采集旨在找到可用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：用戶能夠找到、理解并訪問相關(guān)數(shù)據(jù)集的過程。數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過在原始數(shù)據(jù)集上應(yīng)用一系列變換，增加數(shù)據(jù)的多樣性。數(shù)據(jù)生成：使用人工構(gòu)建或自動(dòng)化構(gòu)建方法構(gòu)建額外的數(shù)據(jù)集。1.2.2數(shù)據(jù)采集技術(shù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)通常包括以下幾個(gè)步驟：需求分析：與利益相關(guān)者進(jìn)行深入溝通，以明確數(shù)據(jù)需求和業(yè)務(wù)目標(biāo)。數(shù)據(jù)檢索：從更廣泛的數(shù)據(jù)資源中尋找特定的數(shù)據(jù)集或信息。精確地定位到數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)預(yù)覽：查看數(shù)據(jù)樣本以評(píng)估數(shù)據(jù)的質(zhì)量和相關(guān)性。數(shù)據(jù)訪問：下載數(shù)據(jù)、使用API調(diào)用或通過數(shù)據(jù)集成工具將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到分析平臺(tái)。數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)需求分析需求分析的核心是與利益相關(guān)者進(jìn)行深入溝通，以明確他們的數(shù)據(jù)需求和業(yè)務(wù)目標(biāo)，理解用戶對(duì)數(shù)據(jù)的期望和使用場景。這一階段的目的是確保數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工作與數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)保持一致，并為后續(xù)步驟提供清晰的指導(dǎo)。數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)檢索互聯(lián)網(wǎng)分布大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，基于Web的檢索方法自動(dòng)提取有用的數(shù)據(jù)集例如，WebTables提取所有維基百科信息，GoogleDatasetSearch服務(wù)能夠搜索Web上數(shù)以千計(jì)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫。GoogleImageSearchDragandDrop數(shù)據(jù)檢索和數(shù)據(jù)共享之間存在密切關(guān)系數(shù)據(jù)共享平臺(tái)：GitHub、Datahub、Kaggle、GoogleFusion這些平臺(tái)為用戶提供了一個(gè)集中、整理和共享數(shù)據(jù)的平臺(tái)，用戶可以直接獲取并開始分析和應(yīng)用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)覽數(shù)據(jù)樣本查看評(píng)估數(shù)據(jù)的質(zhì)量和相關(guān)性樣本記錄檢查檢查數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和字段目的確保數(shù)據(jù)集滿足分析需求評(píng)估數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性識(shí)別缺失值、異常值和重復(fù)記錄數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問數(shù)據(jù)訪問關(guān)鍵考慮因素?cái)?shù)據(jù)安全性與合規(guī)性處理數(shù)據(jù)的版權(quán)和隱私問題存儲(chǔ)格式與轉(zhuǎn)換需求確保數(shù)據(jù)可以被分析工具有效處理數(shù)據(jù)采集旨在找到可用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集，主要包括三種技術(shù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：用戶能夠找到、理解并訪問相關(guān)數(shù)據(jù)集的過程。數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過在原始數(shù)據(jù)集上應(yīng)用一系列變換，增加數(shù)據(jù)的多樣性。數(shù)據(jù)生成：使用人工構(gòu)建或自動(dòng)化構(gòu)建方法構(gòu)建額外的數(shù)據(jù)集。1.2.2數(shù)據(jù)采集技術(shù)常見數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法：幾何變換翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪等操作顏色變換調(diào)整圖像亮度、對(duì)比度、飽和度等屬性噪聲注入添加高斯噪聲、椒鹽噪聲等Mixup和CutMix通過線性插值混合樣本或部分樣本生成新數(shù)據(jù)點(diǎn)推導(dǎo)潛在語義利用外部工具給數(shù)據(jù)增加細(xì)粒度標(biāo)簽或Caption數(shù)據(jù)集成整合多個(gè)來源或變種的數(shù)據(jù)，擴(kuò)展和豐富數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖1.幾何變換圖4.顏色變換圖3.Mix圖2.噪聲注入數(shù)據(jù)采集旨在找到可用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：用戶能夠找到、理解并訪問相關(guān)數(shù)據(jù)集的過程。數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過在原始數(shù)據(jù)集上應(yīng)用一系列變換，增加數(shù)據(jù)的多樣性。數(shù)據(jù)生成：使用人工構(gòu)建或自動(dòng)化構(gòu)建方法構(gòu)建額外的數(shù)據(jù)集。1.2.2數(shù)據(jù)采集技術(shù)數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)生成方法人工構(gòu)建眾包：通過收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)生成新數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)收集：在眾包平臺(tái)發(fā)布任務(wù)，招募志愿者完成數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)預(yù)處理：管理、解析、連接數(shù)據(jù)集等操作自動(dòng)化構(gòu)建數(shù)據(jù)合成：利用算法生成新的合成數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)生成自動(dòng)化合成數(shù)據(jù)和標(biāo)簽:低成本和靈活性

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworks,

GANs）面向特定應(yīng)用程序的自動(dòng)化生成技術(shù)GANs旨在訓(xùn)練兩個(gè)相互競爭的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：生成網(wǎng)絡(luò)和判別網(wǎng)絡(luò)生成網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)從潛在空間映射到數(shù)據(jù)分布，判別網(wǎng)絡(luò)從生成網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的候選者中區(qū)分真實(shí)分布MEDGAN基于真實(shí)患者記錄信息生成具有高維離散變量特征的合成患者記錄數(shù)據(jù)生成面向特定應(yīng)用的生成技術(shù)合成圖像的自動(dòng)生成合成文本數(shù)據(jù)的自動(dòng)生成使用人類定義的策略對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換自動(dòng)合成的新數(shù)據(jù)Sections1.2.1數(shù)據(jù)類型和來源1.2.2數(shù)據(jù)采集技術(shù)1.2.3數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)1.2.4數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理1.2.5數(shù)據(jù)質(zhì)量與評(píng)估1.2.3數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)數(shù)據(jù)標(biāo)注的目的在于標(biāo)記單個(gè)示例，主要包括：利用現(xiàn)有標(biāo)簽：利用任何已經(jīng)存在的標(biāo)簽基于眾包技術(shù)：使用眾包技術(shù)標(biāo)記單個(gè)示例弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法：在較低成本的前提下生成弱標(biāo)簽利用現(xiàn)有標(biāo)簽少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)分類算法：模型為每個(gè)樣本返回一個(gè)或多個(gè)潛在的類別標(biāo)簽。回歸算法：模型為每個(gè)樣本返回對(duì)應(yīng)某個(gè)類別的概率值?；趫D標(biāo)簽傳播的算法：從有限標(biāo)記示例數(shù)據(jù)集開始，在圖結(jié)構(gòu)中基于示例的相似性推斷剩余示例的標(biāo)簽。預(yù)測(cè)結(jié)果分類模型Label1Label2Label3回歸模型…0.90.8DogCat樣本數(shù)據(jù)基于眾包技術(shù)眾包標(biāo)注方法定義標(biāo)注說明提供詳細(xì)的標(biāo)注任務(wù)說明任務(wù)分發(fā)通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)將任務(wù)分發(fā)給標(biāo)注工人數(shù)據(jù)標(biāo)注員數(shù)據(jù)標(biāo)注發(fā)布者客戶端人工質(zhì)檢員客戶端機(jī)器質(zhì)檢員客戶端基于眾包技術(shù)主動(dòng)學(xué)習(xí)定義選擇最有益于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)樣本的策略工作流程選擇數(shù)據(jù)樣本分發(fā)給眾包工人進(jìn)行標(biāo)注弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法背景需要大量數(shù)據(jù)標(biāo)注，但人工成本高昂定義通過多種弱監(jiān)督信號(hào)滿足數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)需求Snorkel結(jié)合多種弱監(jiān)督信號(hào)，生成更準(zhǔn)確的標(biāo)簽Sections1.2.1數(shù)據(jù)類型和來源1.2.2數(shù)據(jù)采集技術(shù)1.2.3數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)1.2.4數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理1.2.5數(shù)據(jù)質(zhì)量與評(píng)估1.2.4數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理數(shù)據(jù)備份創(chuàng)建數(shù)據(jù)副本。數(shù)據(jù)安全保護(hù)數(shù)據(jù)免受未授權(quán)訪問、數(shù)據(jù)泄露、篡改和破壞的一系列措施。數(shù)據(jù)調(diào)用從存儲(chǔ)介質(zhì)或數(shù)據(jù)倉庫中檢索特定數(shù)據(jù)或信息。數(shù)據(jù)備份備份類型本地備份遠(yuǎn)程備份云存儲(chǔ)備份策略的重要性確保數(shù)據(jù)在災(zāi)難性事件中的保護(hù)與恢復(fù)防范數(shù)據(jù)丟失和損壞的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)安全加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和傳輸中的安全性訪問控制限制對(duì)敏感數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限網(wǎng)絡(luò)安全措施防止黑客攻擊和病毒感染數(shù)據(jù)調(diào)用性能優(yōu)化和查詢優(yōu)化：高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和索引策略快速響應(yīng)用戶的查詢請(qǐng)求實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理ApacheKafka、ApacheFlink等數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)確保數(shù)據(jù)在調(diào)用過程中的安全性和隱私保護(hù)集成和自動(dòng)化與其他系統(tǒng)集成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的獲取和整合提高數(shù)據(jù)調(diào)用系統(tǒng)的效率和自動(dòng)化程度Sections1.2.1數(shù)據(jù)類型和來源1.2.2數(shù)據(jù)采集技術(shù)1.2.3數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)1.2.4數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理1.2.5數(shù)據(jù)質(zhì)量與評(píng)估1.2.5數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估從數(shù)據(jù)質(zhì)量維度進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估主要涉及準(zhǔn)確性（Accuracy）數(shù)據(jù)是否正確反映了現(xiàn)實(shí)世界的事實(shí)。完整性（Completeness）數(shù)據(jù)集是否包含了所有必需的數(shù)據(jù)項(xiàng)。一致性（Consistency）數(shù)據(jù)在不同時(shí)間、空間和系統(tǒng)中的一致性。及時(shí)性（Timeliness）數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到可用的時(shí)間?？杀刃裕–omparability）數(shù)據(jù)在不同情況下的可比性。適用性（Relevance）數(shù)據(jù)是否滿足用戶的需求?？色@得性（Accessibility）用戶獲取數(shù)據(jù)的難易程度。經(jīng)濟(jì)性（Cost-Effectiveness）數(shù)據(jù)的生產(chǎn)成本與效益之比。Contents數(shù)據(jù)挖掘概述1.1數(shù)